应用于渗流边坡极限分析的自适应网格加密方法及装置

    公开(公告)号:CN118070605A

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202410253759.4

    申请日:2024-03-06

    IPC分类号: G06F30/23 G06F119/02

    摘要: 本申请的实施例提供了应用于渗流边坡极限分析的自适应网格加密方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括通过预设的二阶锥规划模型,对已建立的边坡稳定性分析模型进行分析,得到渗流边坡的稳定性系数上限解和节点塑性应变率;基于所述节点塑性应变率,计算所述边坡稳定性分析模型中的待加密单元;通过长边加密的方式,对所述待加密单元进行加密,得到下一迭代步下的高阶塑性变形单元离散信息;持续迭代,直至迭代得到的高阶塑性变形单元离散信息满足预设的塑性耗散能平滑指标或加密精度提升指标。以此方式,减少了人为因素对加密过程的干扰,达到了计算精度与资源占用的合理化平衡,提高计算精度和效率。

    一种隧道智能爆破设计方法及激光定位设备

    公开(公告)号:CN117973044A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410153342.0

    申请日:2024-02-04

    摘要: 本发明公开了一种隧道智能爆破设计方法及激光定位设备,包括:S1、获取隧道开挖断面的原设计围岩信息和爆破设计参数;S2、对隧道照片三维重建获得开挖面三维重建图像,进而获得掌子面的全景拼接图像;S3、根据开挖面的三维重建图像获得掌子面的围岩结构面分布特征;S4、根据所述掌子面的围岩结构面特征识别情况获得掌子面的围岩局部分级信息;S5、根据所述局部围岩等级信息与原设计围岩信息确定爆破设计参数优化区域和优化路径;S6、通过爆破参数智能计算模型对所述区域的爆破设计参数进行优化得到最终的爆破参数和炮眼分布信息。本发明能快速且精准的在掌子面中确定炮眼所在的位置并为施工现场提供支撑,节省了测量炮眼位置时间。

    一种混凝土浇筑振捣装置及衬砌台车

    公开(公告)号:CN117646632A

    公开(公告)日:2024-03-05

    申请号:CN202311796131.0

    申请日:2023-12-25

    IPC分类号: E21D11/10

    摘要: 本申请适用于衬砌台车领域,提供了一种混凝土浇筑振捣装置及衬砌台车,混凝土浇筑振捣装置包括侧模、工作窗、移动框架、第一伸缩组件、第二伸缩组件、振捣棒、混凝土喷头以及连动杆;本申请所提供的混凝土浇筑振捣装置中移动框架能够在侧模上滑动,通过连动杆带动工作窗相对于侧模绕铰接处转动,以实现工作窗口的开启与闭合,并且能够通过第一伸缩组件使振捣棒插入和退出工作窗口、通过第二伸缩组件使混凝土喷头插入和退出工作窗口,以实现混凝土的浇筑、振捣作业,通过机械装置作业,针对工作窗开启时间和混凝土浇筑、振动作业时间的同步性,提高了衬砌台车的施工效率,减轻了施工人员的劳动强度,提高了施工的安全性。

    基于TBM随掘参数的岩体特性容差互馈原位智能感知方法

    公开(公告)号:CN116910939A

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202310978751.X

    申请日:2023-08-04

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于TBM随掘参数的岩体特性容差互馈原位智能感知方法,包括在TBM掘进过程中获取实时的随掘参数并据此计算破岩比能,获取掌子面前方岩体力学参数,计算工程岩体质量等级,岩体可切割性等级划分,以随掘参数作为输入参数,以岩体力学参数、岩体工程质量等级以及岩体可切割性等级分别作为输出参数,构建岩体智能感知模型,基于构建的岩体智能感知模型,开发TBM随掘智能感知软件,实现岩体特性和破岩掘进参数的自适应。该方法可实现对岩体特性的原位快速高容差获取,并根据岩体特性对掘进机破岩参数进行实时调控,最后根据调控后的随掘参数进行岩体特性再感知,实现容差互馈循环过程,最终实现岩体特性和破岩掘进参数的自适应。

    一种隧道弃渣颗粒识别分级方法及装置

    公开(公告)号:CN116883757A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310897911.8

    申请日:2023-07-21

    申请人: 中南大学

    摘要: 本发明提供了一种隧道弃渣颗粒识别分级方法及装置,所述方法包括:S3、获取弃渣颗粒轮廓的分割掩膜数据集;S4、采用基于马氏距离的改进TOPSIS方法,根据分割掩膜数据集获得弃渣颗粒的综合形状因子数据集;S5、根据分割掩膜数据集和综合形状因子数据集,获取每个弃渣颗粒的形态等级,形成形态等级标签和标志物标签的弃渣颗粒图像数据集;S6、将弃渣颗粒图像数据集输入神经网络中训练,获得第二神经网络模型;S7、将任意新采集的弃渣颗粒图像输入第二神经网络模型中,输出弃渣颗粒分割掩膜数据和形态等级。本发明的基于马氏距离的改进TOPSIS方法,所得到的综合形状因子能够考虑各形状指标之间的相关性,更准确地反映各指标体现的形态信息关系。